Python2随机数列生成器简单实例

本文实例讲述了Python2随机数列生成器。分享给大家供大家参考，具体如下：

#filename:randNumber.py
import random
while True:
  try:
    row=int(raw_input('Enter the rows:'))
    cols=int(raw_input('then Enter the cols:'))
    minNum=int(raw_input('then Enter the minNumber:'))
    maxNum=int(raw_input('then Enter the maxNumber:'))
    r=0
    while r<row:
      line=''
      c=0
      while c<cols:
        s=random.randint(minNum,maxNum)
        line+=str(s)
        line+='  '
        c+=1
      r+=1
      print(line)
  except ValueError as err:
    print err

PS：这里再提供几款相关工具供大家参考使用：

在线随机生成个人信息数据工具：
http://tools.jb51.net/aideddesign/rnd_userinfo

在线随机字符/随机密码生成工具：
http://tools.jb51.net/aideddesign/rnd_password

在线随机数字/字符串生成工具：
http://tools.jb51.net/aideddesign/suijishu

常用电话号码在线查询：
http://tools.jb51.net/bianmin/pub_tel

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数学运算技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python编码操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

赞 (0)

相关推荐

  • Python中random模块生成随机数详解

    Python中的random模块用于生成随机数.下面介绍一下random模块中最常用的几个函数. random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限.如果a > b,则生成的随机数n: a <= n <= b.如果 a <

  • Python random模块（获取随机数）常用方法和使用例子

    random.randomrandom.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniformrandom.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限.如果a > b,则生成的随机数n: a <= n <= b.如果 a <b, 则 b <= n <= a 复制代码 代码如下: print random.uniform(10, 20)print rand

  • Python生成随机数组的方法小结

    Python生成随机数组的方法小结

    本文实例讲述了Python生成随机数组的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 研究排序问题的时候常常需要生成随机数组来验证自己排序算法的正确性和性能,今天把Python生成随机数组的方法稍作总结,以备以后查看使用. 一.使用random模块生成随机数组 python的random模块中有一些生成随机数字的方法,例如random.randint, random.random, random.uniform, random.randrange,这些函数大同小异,均是在返回指定范围内的一个整数或浮点

  • python 生成不重复的随机数的代码

    复制代码 代码如下: import random print 'N must >K else error' n=int(raw_input("n=")) k=int(raw_input("k=")) result=[] x=range(n) for i in range(k): t=random.randint(i,n-1) temp=x[i] x[i]=x[t] x[t]=temp result.append(x[i]) print result raw_i

  • python生成指定长度的随机数密码

    复制代码 代码如下: #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*- #导入random和string模块import random, string def GenPassword(length):    #随机出数字的个数    numOfNum = random.randint(1,length-1)    numOfLetter = length - numOfNum    #选中numOfNum个数字    slcNum = [random.cho

  • Python编程实现生成特定范围内不重复多个随机数的2种方法

    Python编程实现生成特定范围内不重复多个随机数的2种方法

    本文实例讲述了Python编程实现生成特定范围内不重复多个随机数的2种方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在近期进行的一个实验中,需要将数据按一定比例随机分割为两个部分.这一问题的核心其实就是产生不重复随机数的问题.首先想到的递归的方法,然后才发现Python中居然已经提供了此方法的函数,可以直接使用.具体代码如下: #生成某区间内不重复的N个随机数的方法 import random; #1.利用递归生成 resultList=[];#用于存放结果的List A=1; #最小随机数 B=10

  • Python随机数用法实例详解【基于random模块】

    本文实例讲述了Python随机数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. random.seed(int) 给随机数对象一个种子值,用于产生随机序列. 对于同一个种子值的输入,之后产生的随机数序列也一样. 通常是把时间秒数等变化值作为种子值,达到每次运行产生的随机系列都不一样 seed() 省略参数,意味着使用当前系统时间生成随机数 random.seed(10) print random.random() #0.57140259469 random.seed(10) print rando

  • Python生成随机数的方法

    如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处,下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系,希望你会有所收获,以下就是这篇文章的介绍. random.random()用于生成 用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限.如果a > b,则生成随机数 n: a <= n <= b.如果 a <b, 则 b <= n <= a. print random.uniform(

  • Python实现基于权重的随机数2种方法

    问题: 例如我们要选从不同省份选取一个号码,每个省份的权重不一样,直接选随机数肯定是不行的了,就需要一个模型来解决这个问题. 简化成下面的问题: 字典的key代表是省份,value代表的是权重,我们现在需要一个函数,每次基于权重选择一个省份出来 {"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20} 解决: 这是能想到和能看到的最多的版本,不知道还没有更高效好用的算法. #!/usr/

  • python3生成随机数实例

    本文实例讲述了python3生成随机数的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 该实例是根据一本书上看到过一个随机数的小程序,经过自己改动,变为了一个猜数字的小游戏,现在在python3下重写了一遍. 这是一个控制台下的猜数程序,winxp+python3.2+eric5和IDLE测试通过,但直接用winxp的命令行运行有问题,原因还未知,慢慢找.ubuntu+python3.1测试通过. 具体实现代码如下: 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- impo

  • Python利用带权重随机数解决抽奖和游戏爆装备问题

    Python利用带权重随机数解决抽奖和游戏爆装备问题

    关于带权随机数 为了帮助理解,先来看三类随机问题的对比: 1.已有n条记录,从中选取m条记录,选取出来的记录前后顺序不管. 实现思路:按行遍历所有记录,约隔n/m条取一个数据即可 2.在1类情况下,还要求选取出来的m条记录是随机排序的 实现思路: 给n条记录,分别增加一列标记,值为随机选取的1至n之间的不重复数据. 3.区别于1,2类问题, 如果记录是有权重的,如何结合权重去随机选取. 比如A的权重为10, B的权重股为5, C的权重为1, 则随机选取4个时可能应该出现AABB. 第3类问题便是

随机推荐